分布因素范文

分布因素范文（精选9篇）

分布因素 第1篇

关键词：油层分布,控制因素,研究

油田油层分布规律以及控制因素受到勘探程度、地质条件的复杂性以及科技水平的局限性, 对油田油层的分布规律以及控制因素的认识还不够清楚, 从而导致油田油层勘探难度比较大, 失利井逐渐增大。虽然专业人员对于该问题进行过研究, 但是这些研究主要是针对油田油层条件进行的, 并没有从根本上研究油田油层的分布规律以及控制因素。因此, 研究油田油层的分布规律以及控制因素, 对油田油层的勘探以及完善油气藏理论有非常重要的意义。

1 油田油层的分布规律

1.1 平面分布规律

通过对油田油层解剖以及平面分布规律研究得到, 油田油层在平面分布具有以下几个特征:油田油层集中子啊高断块的地垒构造上, 并且油层60个含油构造的类型以及断层上下盘位置。

通过该表表明, 油田油层分布与断裂有着非常密切的联系, 主要分布的断层下盘, 以及少量分布的断层上盘, 油藏分布规律主要是以断块、岩性油藏以及断层分布的, 并且主要分布在油田油层高断块的地垒构造上, 其次分布在断阶段构造上, 只有少量分布在地垒构造上。

1.2 剖面分布规律

通过解剖油田油层以及其剖面分布规律的研究表明, 油田油层在剖面上的分布规律主要有以下几点特征:

(1) 油田油层主要呈油上水下的分布规律。并且对于不同地位的油田油层将都具有以油包络面我接线, 油上水下的分布规律。但是不同地区的油田油层, 油包络面的位置高低分布规律不一样。

(2) 油田油层主要分布在扶余油层, 只有少量分布在子油层。

油田油层主要分布在扶余油层的FI区域, 其次是FIII以及YI油层区域, 其中YII以及YIII油层区域最少。

(3) 油田油藏主要分布字距离一段油源岩底部三百米的深度范围之内, 并且通过油田有层的油井统计分析得到, 油层油底部距离一段源岩底部的达到600米的最大深度, 但是绝大多数的油井分布深度在三百米范围内, 其中二百米的油井比较多。总之, 油田油层分布规律以及控制因素受到勘探程度、地质条件的复杂性以及科技水平的局限性, 对油田油层的分布规律以及控制因素的认识还不够清楚, 从而导致油田油层勘探难度比较大, 失利井逐渐增大。因此, 进一步研究油田油层的分布规律迫在眉睫。

1.2 油田油层控制因素

(1) 油源断层是油田油层控制因素之一, 是控制油藏形成的关键因素。由断裂对应的生油中心, 因此油田油层的控制因素具有非常强的纵向运输油气能力, 从而成为油气袁术的主要断裂带之一。从油气5带断层构造向东南油田的运输聚集, 想要构成油田油层的集输带是非常困难的。其次, 因为单独的油田油层明显受到微型构造的影响, 因此油水过渡带附近就会具有明显的断臂控制。并且油田油层集中富集在断臂带, 从而使断层的落差比较大。如果构造部位越高、油藏面积越大、油层就会越明显。但是单个油田油层受到微型结构的控制, 构造部位的高矮差别, 控制含油区块内油水关系的具体控制。在同区块内, 如果构造部位越高, 其含油性就会越好。另外, 油田油层的发育程度受到油气的控制。因为河流相砂体分布具有不稳定性, 因此油田油层的发育程度是油田油层的控制因素之一。尤其是构造以及油藏率度相对较低, 岩性的变化对油田油层的分布应该就非常明显。

(2) 沙河街组的油藏控制因素。油田油层的分布极其稳定, 物性比较好, 并且受到连通性也比较好。因此沙河街组的油田油层是非常好的油气侧向运输的导层。但是油田油层的砂岩顶部发育比较薄的泥岩隔层, 并且聚集比较频繁, 因此造成了砂体在时间以及空间上具有不连续性。在各个颠覆的构造部位上, 很多油砂组成多个油藏, 这充分体现出了储层横向的急剧变化。沙河街组的油藏控制将切割形成了明显的进南北向延伸的排列构造以及地貌特征, 并且该构造以及地貌的特征将会充分控制来自长堤披覆的构造沙河街组储层。只有这样, 才可以充分控制来自桩东凹陷的油源东、西两带。

(3) 油田油层的倒灌运移层位的控制因素。运移层位控制着扶余油田油层的分布规律。油田倒灌的运移层位的多少, 与油倒灌的运移厚度以及深度有着密切的联系。倒灌的运移深度越大, 油层的厚度就会越小, 油倒灌的层位就会越多, 反而越小。油田油层的分布受到深度、层位以及油源充分程度的控制, 使油田在平面上的分布主要受到一些油源远近、充足程度等控制。油源岩生成的油向下倒灌的运移深度主要和扶余油田油层的深度形成对比, 从而可知绝大多数的油源岩生成的油能向下进行倒灌运移, 甚至还可以有效保证少量油水进行到油层组中, 这样就会充分保证油源倒灌运移深度范围。

2 结束语

经上述论证, 油田油层的分布规律主要分布在扶余油层, 只有少量分布字油层上。并且上油下水的分布, 可以使油田围绕着凹陷呈环带分布, 并且有少量油层聚集在高断块的构造上。因为油田油层的分布受到深度、层位以及油源充分程度的控制, 使油田在平面上的分布主要受到一些油源远近、充足程度等控制。

参考文献

[1]彭希龄, 朱伯生, 吴庆福, 田纳新, 南红丽, 贾书棋, 杨永强, 何辛, 李立诚, 吴炽煊, 周德明.火南油田的发现及准噶尔盆地东部地区含油前景的展望[J].新疆石油地质, 1984, (03)

人口分布影响因素教学设计 第2篇

授课课题

影响人口分布的因素

任课教师

白艺晴

一、教材内容分析

人口作为必修二全书的开篇之章，是在人口、资源、环境、发展（PRED）关系中的关键因素，并在人口与资源环境矛盾中作为主要方面。“人口分布”作为第一章第一节，教材安排了“世界人口的分布”和“影响人口分布的因素”两个标题，是对课程标准中“人口分布的特点及其影响因素”内容要求的回答。本知识点作为人口分布的第二课时。是整个章节的难点。

二、教学目标

1.结合图表，分析影响人口分布的主要因素。

2.结合实例，了解我国人口分布的特点及原因。

三、教学重点与难点

运用资料，分析影响人口分布的因素

四、教学策略选择与设计

运用讲授法、演示法，多媒体展示相结合。

五、教学过程

教学过程

教师活动

学生活动

设计意图

新课导入

方式一：展示我国卫星影像地图，让学生结合自己相对熟悉的地方，描述该地区的人口多少。教师事前准备相对应的照片或视频，配合学生的介绍。设问：影响不同地区人口分布差异的原因是什么？

思考问题

启发学生，激发学生学习兴趣

方式二：结合学校所在区域人口分布和年平均气温及降水分布、地形、水源等相关图文材料，让学生说说本区域人口分布特点。设问：影响不同地区人口分布差异的原因是什么？

思考问题

启发学生，激发学生学习兴趣

教学过程

教师活动

学生活动

设计意图

新课讲授

教师引导学生在分析影响人口分布的因素时要从自然因素和人文因素两方面来分析。拓展知识：自然地理要素和人文地理要素主要包括哪些。

1.自然因素：这里自然因素主要从气候、地形、水源三方面。

首先，气候对人口分布的影响。主要从气温、降水两个方面分析。

过于寒冷、干旱和湿热的地区不适合人类居住。如高纬度地区、干旱的沙漠、戈壁地区（图1.4）、和雨林地区等。

图中指示牌上的英文译文为:应急电话,前方174千米.

气候较为适宜的中、低纬度地区，适合人类居住。

其次，地形对人口分布的影响。分析图2，得知人口分布多趋向于地势低平地区。

平原地区，交通便利、易于开发，是人类的主要集居地。例如：华北平原、长江中下游平原、恒河平原等。地表崎岖，海拔较高的山区、高原等，不适宜人类居住。课件中展示华北平原与青藏高原景观图。

第三，水源对人口分布的影响。

河流、湖泊沿岸地区，用水方便，具有交通、水产养殖等方面的优势，有利于人类的生产生活，人口较为密集。（课件展示四大文明发祥地：长江和黄河流域，尼罗河谷地、两河流域、印度河流域等和北美五大湖人口稠密）。

根据教师讲授的自然和人文要素，通过分析图表，理解不同要素对人口分布的影响。

培养学生读图识图能力

在在干旱地区，水源更是人口分布的关键因素。在干旱地区有灌溉水源的地方，往往成为人口聚居地。指导学生学生阅读图1.7塔里木盆地的绿洲与城镇分布图文材料，并讨论思考题。

1.塔里木盆地的绿洲分布有什么特点？

2.人口较为集中的城镇分布与水源有什么关系？

思考问题

通过读图分析泛干旱地区水源是如何影响人口分布的，培养学生综合思维能力。

过渡

自然因素是影响人口分布的基础因素，人口分布作为一种社会现象，还会受到社会经济因素的制约。人文因素对人口分布的影响主要表现在哪些方面呢？

2.社会经济因素：社会经济因素主要从人类发展阶段、经济发展水平、历史因素、政治、军事、文化等因素来分析。

首先，人类发展不同阶段。人类社会发展的不同阶段，生产力水平不同，社会生产方式不同，人口分布特点也不同。农业社会以个体农业生产为主，人口主要分布在农业发达地区

工业社会生产力水平得到空前发展，工业企业集中在城市，导致人口向城市集聚，部分工业发达地区形成城市带。

其次，经济发展水平。一般来说，经济发展水平较高的地区人口稠密。例如深圳的兴起和世界三大经济发达地区

再次，历史因素。通过讲解四大文明发祥地，展示历史因素对于人口分布的影响。通常，历史悠久的地区人口稠密。

最后，政治、军事、文化等因素。多媒体展示巴西利亚、海南三沙市、唐人街。

三沙市成立主要是针对南海地区的有效行政管辖问题，加强了对国土保护的力度。

总结

总结本节所学知识，绘制思维导图，形成知识体系。

六、板书设计

控制剩余油分布的地质因素 第3篇

关键词：剩余油分布地质因素

沉积微相、微构造、断层、非均质、流体性质和微观特征等各种地质因素影响地下油水的运动规律, 同时还受到布井位置等各种开发因素的影响, 这都控制着剩余油的分布。本论文结合构造带的储层特征分析对比地质特征对剩余油形成和分布的影响, 揭示储层地质特征与剩余油分布之间的关系。

一般认为是通过加深对地下地质体的认识和改善开发工艺水平等措施可以开采出来的油。影响剩余油分布的因素很多, 通常划分为两类:地质因素和开发因素。地质因素主要包括有:油藏非均质性、构造、断层等。地质因素是主要的控制因素, 地质因素属于内因, 开发因素属于外因, 但实际地下情况远比设想的复杂得多, 有时甚至与设想相反。它们的综合作用就导致了目前剩余油分布的多样化、复杂化。

1 沉积微相

沉积微相主要体现在沉积时种种地质因素, 也是形成油藏的主要地质条件。因为沉积微相可以控制油水的运移, 从而也控制剩余油的平面的分布, 因此沉积微相是直接控制了剩余油的展布和特点。在河道运移的向下侵蚀和叠加作用下, 形成了不同规则和特点的砂体的叠置关系, 其中不同的叠置关系就控制着不同的油气展布特点, 例如废弃河道的泥质充填或尖灭区域相连接, 还有两个时期形成的河道等这些层位都是可能含有丰富的剩余油。不同的沉积微相也有不同剩余油富集带, 在河道砂岩沉积形成的大规模的油藏中, 砂体的分布面积较广, 孔隙度较好, 具有较好的连贯性, 水平方向上所有井均有不同程度的水淹, 这样就决定了剩余油的分布区域只要在砂体破坏带上, 砂体破坏了直接影响了流通性, 不同的水淹程度就决定了剩余油的分布。而在在水下分流沉积油藏中, 河道沉积中的薄砂层、砂体物理性质被部分破坏的河道边缘, 砂体的连通性都较差, 这样也直接决定了剩余油的分布位置。

2 沉积单元

沉积微相主要体现在单个的沉积单元上, 并且沉积单元的组合也可以影响。沉积单元主要是控制油水的垂向流动的主要因素, 沉积单元体现出不同的沉积韵律。通过对大庆油田的沉积研究, 其油田主要的厚油层都是复合层和复合韵律的沉积, 其中复合韵律的沉积是由多个沉积单元叠加沉积, 在岩心观察数据上, 厚层的水侵情况较多, 沉积单元底部的高渗透层遭受到严重的水侵, 水侵程度由底部向顶部逐渐变弱, 即水侵的规律与正韵律油藏规律相同。这也就说明沉积单元可以直接影响油藏的特性, 从而影响剩余油的分布。

3 沉积韵律

沉积韵律主要体现在砂体的位置的不同, 砂体直接影响油水的运移, 因为沉积韵律导致的砂体位置不同, 使得正韵律沉积的顶部形成剩余油富集, 而反韵律油层的底部形成剩余油富集, 复合韵律油层纵向上出现多个渗透层段, 在相对低渗透部位水洗较弱, 形成剩余油富集。韵律对剩余油分布的影响还与注采井距和射孔状况有关, 若注采井距小, 重力的作用与驱动力的作用比较起来便处于次要地位;油层若有采用选择射孔投产, 也就抑制了重力对注入水波及体积的影响。[1]

4 渗透率差异

渗透率的差异主要体现在油气的垂直运移上, 当渗透率在地层中存在明显的差别时, 注水开发的水更容易沿高渗透层趋进运移, 也导致了注水效果差, 注入的水很难进入到低渗区域, 而渗透率是控制油水在垂直方向的运动, 导致剩余油富集主要在厚地层顶部。

5 非均质性

油藏及内部各种属性在三维空间上的不均一变化, 叫做储层非均质性。储层非均质性是影响地下油、气、水运动及油气采收率的主要因素。非均质性主要分为沉积非均质、成岩非均质、构造非均质, 在中国油田中, 非均质性体现的很明显。由于沉积的不同特征, 导致了储层横向和纵向非均质性极为严重, 孔隙度有大有小, 连贯性较差, 这就造成有大量剩余油滞留在储层内。[2]

6 储层孔隙结构

渗透率和孔隙度是评价储层的重要的两个参数, 其中孔隙结构是影响水驱油效果及剩余油分布的重要因素之一。在非均质性比较严重的储层中, 注水首先是在高孔隙度和渗透率的地址中运移, 就是阻力较小的粗、中型孔道作为水流的主要通道, 如果没有弄清储层的结构的话, 过早注水的话在相应的井位上肯定有所突破, 但真正的剩余油主要分布在低渗透层中的细喉道中, 注水直接通过了好的储层, 导致水驱油采收率比较低。而在孔隙结构较好的地层中注入水均匀向前推进, 相应的剩余油分布数量较少, 其主要分布在孔壁表面束缚在岩石的表面, 因此水驱油采收率较高。

7 裂缝

裂缝的发育程度和油井的生产状况有很大不同, 数值模拟表明二者具有较好的一致性。裂缝的分布总是具有明显的方向性, 其中大裂缝通常是注入水驱替的主要方向, 在此方向上与大裂缝连通的各种储集空间驱油效果较好, 同时有效裂缝的展布方向也是注入水流推进的主要方向。因此, 大裂缝发育的高渗透区块水淹比较严重, 中小裂缝发育的低渗透区块剩余油饱和度比较高。[3]

8 夹层

内分布稳定的夹层, 将厚油层细分成若干个流动单元, 易形成多段水淹。若夹层分布不稳定, 则表现为注入水下窜, 不稳定夹层越多, 其间油水运动和分布也就越复杂。

9 微结构和断层的封闭

微结构和断层对剩余油的位置有重要的影响作用。微结构指的是由于古地形和对油藏顶部的压实作用所引起的部分或微小波动而造成的结构。在重力作用下, 这种微结构将会在一定程度上控制地层中注入水的流动。如果在微结构的顶部没有钻井, 那么剩余油将会残留在这里。此外, 断层因为两盘的错断, 导致两盘接触的岩性发生了变化, 砂岩的储层遇到了泥岩的封堵, 从而形成成天然屏障。断层在开采中的阻隔可能引起注采体系的不完整, 断层的封闭和注水的位置可以导致断层和注入井的另一侧大量剩余油的存在, 也使开采的难度增加。

1 0 总结

剩余油分布的地质因素很多, 在一个地区有很多地质因素综合的作用, 也有因素是主导作用, 找到剩余油分布的主导因素, 加以人工的改造就可以达到较好的开采效果。地质影响因素的多样性也决定开采的难度, 其中在曲流河道沉积油藏中, 除了上述因素外, 曲流河道砂体边缘上倾的岩石岩性发生尖灭、废弃的河道被新的沉积充填、低渗透低孔隙度岩相带、储层微观不均一性都控制着剩余油的形成和分布。不同的地质环境也有不同的其他地质因素的影响, 相比而下, 在漫滩环境的结构单元、决口扇的生油油藏、决口水道、细粒岩床和天然堤孔隙度和渗透率都比较低, 规模也比曲流河道油藏要小, 这些也决定了其开采的难度很大, 剩余分布的情况很不理想, 开采的难度较大。剩余油的研究是地质工作者一个长期研究的课题, 加强对沉积环境、沉积微相、微观结构的认识是解决问题的必经之路。

参考文献

[1]陆建林, 李国强等.高含水期油田剩余油分布研究, 石油学报.2001, 22 (5) :48～57[1]陆建林, 李国强等.高含水期油田剩余油分布研究, 石油学报.2001, 22 (5) :48～57

[2]李兴国.油层微构造对油井生产的控制作用, 石油勘探与开发, 1987 (2) , 1995[2]李兴国.油层微构造对油井生产的控制作用, 石油勘探与开发, 1987 (2) , 1995

分布因素 第4篇

若尔盖盆地沙丘形成分布影响因素探讨

应用遥感数据、DEM数据、野外采样数据和气象数据探讨若尔盖盆地沙丘形成分布的影响因素.气候变化与人类活动等多种因素导致的现代河相沉积物与活化出露的古河相湖相沉积物是重要沙源,风动力条件与沙源的.时空结合在堆积床面形成沙丘,沙丘主要分布在河谷与丘陵山坡.沙丘分布随海拔高度增加面积减少,随坡度增大面积下降.河谷沙丘坡度小,主导坡向也不突出.丘陵沙丘坡度相对较大,以分布在斜坡和缓坡为主;主导坡向相对突出,主要分布在背风坡的东坡、东南坡.在沙源地下风方向随距离增大沙丘沉积物平均粒径变小,分选性变好.沙丘形成是沙源、风动力、堆积床面三者耦合作用的结果,这种耦合既表现在时间上,也表现在空间上.

作 者：魏振海 董治宝 胡光印 逯军峰 WEI Zhen-hai DONG Zhi-bao HU Guang-yin LU Jun-feng 作者单位：中国科学院,寒区旱区环境与工程研究所,沙漠与沙漠化重点实验室,甘肃,兰州,730000刊 名：中国沙漠 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF DESERT RESEARCH年，卷(期)：29(6)分类号：P931关键词：沙丘 沙源 坡度 坡向 若尔盖盆地 sand dune sand source slope aspect Zoige Basin

浅析中国林线的分布及影响因素 第5篇

图中降水量最大的站点是 ( ) :

A.伊犁河谷 B.精河 C.玛纳斯 D.巴里坤

这一问可从图中各点的林线宽度来判断, 山地林线越宽则说明降水量越大, 图中显示伊犁河谷的林线最宽, 则正确选项为A, 该题学生答的正确率不高。 第二题:

巴里坤站点林线分布高度的主要影响因素是什么?

A.湿润指数 B.气温年较差

C.最冷月均温 D.最热月均温

这道题学生更是不知该如何下手。 我查了相关资料, 下面对森林的分布规律和影响森林生长的因素作了以下简单分析。

一般在中低纬地区海拔较低的山地, 山坡上的森林直接从山麓覆盖到山顶。 而海拔较高的山, 山坡的森林会在某个高度停止, 再往上走则会渐变成低矮的灌丛或草甸。 如果海拔足够高, 则还有可能遇到高山荒漠或者是冰雪。为什么会这样呢?因为山地气温一般遵循地理学的一条气温垂直递减规律:海拔每升高100米, 气温降低0.6℃。 随着海拔的不断增加, 气温不断降低。 先是森林由于气温过低而不能生长, 接着是灌丛不能存活, 最后连草类也不见了, 气温若低于0℃则会出现冰雪带。

高中地理必修一最后一章“自然地理环境的差异性”中学过自然带的水平变化规律, 北半球的林线从亚热带到极地逐渐降低, 影响其变化规律的主要因素是气温。 因为北半球的气温从南向北递减。 科学家研究发现:林线与最热月的平均气温10℃等温线非常吻合。 其实在最热月的中午, 全球大部分地区林线处的均温都相差无几。 还有科学家深入研究发现:全球林线与植物生长期的5.5℃~7.5℃等温线大致重合。 对于植物来说, 冬季的严寒并不可怕, 而生长季节的平均气温才是最重要的, 所以第二题的正确选项是D最热月均温。

比如针叶林在冬季可以抵御零下几十度的严寒, 但是在夏季一旦气温低于零下5℃, 就会受到冻伤而死去。 因为树木在生长过程中只能接受逐渐降低的温度, 不能承受突然的降温。 在秋天来临时, 气温一天天降低, 树木就开始为抵抗寒冷而做准备, 树木在机体内会产生一种物质叫做脱落酸, 促使树木的叶子变黄并脱落, 并抑制树茎的生长, 与此同时, 植物体内的含水量也逐渐下降, 呼吸作用不断减弱, 直至停止生长进入休眠状态。 在春天来临的时候, 气温一天天回升, 树木的抗寒能力逐渐下降, 如果这时寒潮突然来袭, 树木就非常容易受到冻害。 中国是一个寒潮频发的国家, 尤其是秋末到初春, 除青藏高原、台湾、海南等地外, 其他地方都有可能受到寒潮的影响。 甚至南方受灾程度比北方更严重, 因为南方地区在此时段生长的植物比北方多。 因此树木的生长对平均气温有一个基本要求, 就是生长季的均温不能低于5.5℃~7.5℃, 低于此温度, 植物有可能会受到霜冻而死亡。 其实森林生长对土壤温度是有要求的, 土壤温度不应低于6.7℃, 土壤温度过低森林是无法生长的。

我国南方的山大多因为基带是森林, 所以在高山上只有森林生长的上限, 但我国西北的山比如贺兰山、祁连山、天山等, 其山麓地带并不是森林, 而是山地某一海拔范围内出现带状的森林环绕在山腰。 这些地区的森林为什么有上限, 还会有下限呢? 有学者对此现象做出分析。 第一个原因是降水。 在我国西北干旱半干旱地区, 山地的降水量有一个这样的规律, 先随海拔的增高降水量增加, 超过某一高度后, 随着气流中的水汽逐渐减少, 降水量随海拔的升高而递减。 那么在高山的半腰处会出现一个最大降水带。 这个降水带限制了森林的下限。 由于海拔再低降水量就会不足, 因此就出现了山腰被林带环绕的现象。 第二个原因是地下水位和冻土的分布。 地势较低的河谷和盆地的地下水位较高, 但由于地势较低排水不畅, 加之纬度较高气温较低, 蒸发微弱, 地下又有冻土分布, 阻止地表水下渗, 因而形成湿地, 因此森林不能分布于此, 只能生长在海拔较高的山坡上。 比如我国东北的大兴安岭, 小兴安岭和长白山的某些地区, 由于河谷和盆地为湿地, 没有分布森林。 而在我国西北干旱半干旱的荒漠地区却正好相反, 森林容易出现在河流两岸、湖滨、或者地势较低的盆地里, 因为这里地下水角充足, 可满足森林的生长。 比如塔里木河沿岸的胡杨林。 第三个原因有可能是逆温。 在对流层, 气温垂直分布的一般情况是随高度的增加而降低, 主要原因是对流层大气的主要热源是地面长波辐射。 离地面越高, 受热越少, 气温就越低。 但在一定条件下, 对流层中会出现气温随高度增加而上升的现象, 即逆温现象。 在我国某些雪山和冰川地区, 来自雪山和冰川上的冷空气随山坡下沉, 在河谷和盆地底部汇集, 使得山上的气温比山下的高, 这种原因导致山上的气温更适合森林的生长, 而山下气温过低导致无森林分布。 第四个原因是焚风。 焚风在高中地理中有学习过, 它是一种由于湿润气流越过山脉时, 被迫抬升失去水分 (一般形成地形雨) , 并在山脉背风坡一侧下沉时增温, 形成高温并且干燥的气流。 因而气团所经之地湿度明显下降, 气温迅速升高。 在我国横断山区有些森林只出现在山顶, 越往下森林越稀少甚至消失, 应该是焚风所致。 森林的生长除对土壤温度有要求外, 对土壤质地是有要求的, 森林多出现在沙土、砾石土等轻质土壤上, 而质地黏重或因排水不畅导致的盐碱土壤上很难生长森林。

在自然带的水平变化规律里我们还学习中纬度地区从沿海向内陆, 自然带由森林递变为草原递变为荒漠的规律, 这主要是由降水量决定的。 在我国有一条最大最长的林线, 它与我国400mm等降水量线基本吻合, 400mm等降水量线是我国一条重要的地理界限, 它大致沿大兴安岭—阴山山脉—古长城—巴颜喀拉山—冈底斯山脉一线, 是我国半湿润和半干旱区的分界线, 也是森林植被与草原植被的分界线, 该线以西以北森林分布极少。

分布因素 第6篇

乡村旅游是城市居民和农村居民相融合、第一产业和第三产业相结合的新型产业, 是同时推动旅游业和农村发展的新模式。乡村旅游在欧洲被认为是推动乡村经济社会发展和复兴的有效催化剂, 是世界各国发展旅游业和改变乡村经济结构的重要途径之一。乡村旅游所独有的“乡村性”对城市居民产生强烈的吸引力, 成为我国国民重要的旅游休闲方式。截至2011年底, 我国已有28个省市提出要把旅游业打造成地区经济支柱产业, 8.5万个乡村开展了休闲农业与乡村旅游活动。乡村旅游作为社会主义新农村建设的重要组成部分, 在拉动社会消费、促进农村现代化、优化乡村经济社会结构、统筹城乡发展、提升文化传承与文明程度、保护乡村生态环境等方面都具有十分重要的意义。

国外乡村旅游自19世纪在欧洲兴起以来, 走过了100多年的发展历史, 国外学者在研究数量和内容上不断深化, 积累了丰富的研究成果, 多以实证研究为基础, 主要集中在乡村旅游概念研究、经济文化等影响因素研究和动力机制研究, 以此推动乡村旅游管理、发展策略、营销策略和利益相关者的研究, 实现乡村旅游的可持续发展等方面。国内乡村旅游研究始于20世纪90年代, 目前以乡村旅游为主题的研究成果仍处于上升期, 呈现基础理论和产品开发研究向发展模式、营销管理、空间布局和可持续发展方面扩展, 由理论性的宏观分析逐步向实证性案例研究转变, 并不断融合管理学、营销学、人类学和社会学等更多学科的研究理念, 细化到旅游者个体行为、社区居民态度、旅游企业研究的各个层面, 结果更具指导性和实用性。国内外研究侧重点既交叉又不同, 但都朝着构建乡村旅游标准化体系的目标努力。

乡村旅游, 就是以乡村地域及与农事相关的风土、风物、风俗、风景组合而成的乡村风情为吸引物, 吸引旅游者前往休息、观光、体验及学习等的旅游活动。中国幅员辽阔, 地域差异突出, 对地理学空间结构进行分析有助于揭示隐藏在乡村旅游地空间布局现象背后的规律, 推动乡村旅游健康发展。国内对乡村旅游空间结构的研究主要以某一区域或城市为主, 基于全国范围的研究较少, 缺乏对形成现有空间结构影响因素的分析。本文基于对2004~2012年我国休闲农业与乡村旅游示范点 (以下简称示范点) 和2010~2013年间星级企业 (以下简称星级企业) 的调查统计, 通过比较空间分布和演化差异, 探讨其影响因素, 以期为更好地指导区域乡村旅游发展提供对策。

1 乡村旅游空间划分及区域特征

1.1 空间区域划分

以国家旅游局公布的示范点和星级企业作为参考指标, 以国务院“十一五”提出的全国八大综合经济区为单位, 对其截止到2013年的数据进行整理得到表1。

1.2 区域空间特征

对中国目前乡村旅游空间分布的区域特征进行分析。

a.从示范点来看, 南部沿海经济区和大西北综合经济区处于低比重部分, 北部沿海经济区和大西南综合经济区为高比重部分, 其他4个为中等比重部分。从星级企业来看, 北部、中部及长江中游综合经济区均呈现高于20%的比重, 共占到73%, 东北综合经济区和南部沿海经济区分别为11%和9%, 其他三个均不超过3%。综合两个指标, 北部沿海和中部沿海经济区乡村旅游发展最好, 其次是东北和长江中游综合经济区, 其他三个经济区发展较为落后。

b.根据表1分别计算出了示范点和星级企业两个主要参考指标比重的标准差, 示范点的标准差为0.0429, 星级企业的标准差相对较大, 达到0.1053。说明星级企业与示范点存在较大差异, 且示范点在全国区域分配中较为均衡, 但旅游星级企业在区域分配上存在较大问题。

c.从八大经济区分析, 各经济区在示范点中所占比重差距较小。南部沿海和东北综合经济区在两个指标中所占的比重十分稳定, 差值分别为2%和0;北部沿海、中部沿海和长江中游综合经济区星级企业的比重大于示范点, 差值的平均值为9.67%, 尤其是长江中游综合经济区比重提高了15%;黄河中游、大西南和大西北综合经济区则相反, 星级企业远小于示范点, 且最大差值达14%, 说明大西南和长江中游综合经济区差距最大。

d.细化到八大经济区内部各省数量的差异对比, 示范点和星级企业不仅存在56和55的高极差, 而且这些区域又是拥有高数量, 分别有中部沿海经济区和长江中游综合经济区, 尤其北部沿海经济区。说明该区域虽然乡村旅游发展较为先进, 但是区域内部发展不均衡, 影响到其以后的发展速度和质量。

2 区域空间演化特征及对比

区域演化理论在强调空间结构演变的同时, 注重内部要素的变化及其对外在结构演化的促进作用, 乡村旅游作为特殊的研究区域, 该理论对分析其演化具有指导作用。

a.依据示范点数据分析, 把示范点的区域空间演化划分成两个跨度, 即2004~2005和2004~2013两个跨度。运用ArcGIS10.0软件将其空间化 (图1~2) 。首先, 各省示范点数量的总体分布格局未发生本质性改变, 数量上均有所增加, 但依然存在发展的层次性, 由北部沿海和长江中游综合经济区组成的沿海一带和大西南综合经济区构成的区域发展最好, 东北综合经济区次之;发展较好的经济区和省份的乡村旅游圈也在不断向周边区域扩展和融合, 如河南与发展较好的北部沿海经济区融合, 宁夏、青海、云南和福建在逐渐缩小与其他经济区的内部差距;西藏、海南、吉林及黄河中游、长江中游综合经济区都属于发展缓慢区域。

b.星级企业的数据空间分析如下:2010年, 星级企业集中分布在北部沿海、中部沿海和长江中游经济区, 并且连续4年都是快速增长区域, 发展水平最优, 直到2013年相继零星的出现在青海、云南、福建、宁夏、广西、海南、甘肃、陕西, 东北综合经济区也得到较快发展, 星级企业的覆盖范围扩大, 增幅较小, 区域间发展层次差异化显著;2011~2013年星级企业增长数量分别为:69、182和248, 连年递增且增长幅度不断扩大, 尤其是四星级增幅最大, 仅2013年增加了120个, 说明我国乡村旅游的星级企业发展速度快, 发展水平偏中, 五星级数量较少, 更待提升其星级质量;内蒙古、新疆、西藏、四川、重庆、贵州、广东和河南没有星级企业, 集中在大西北、大西南和黄河中游综合经济区, 多为内陆经济、交通发展水平落后地区。

c.对比示范点和星级企业两个指标的评分标准, 星级企业采用千分制评分体系, 从“三农”发展和生产经营、基础硬件、管理服务、生态环境、安全公共卫生五大类17项对申报企业评级, 示范点的申报要求则更倾向于对农村的政策扶持性, 星级企业指标更能体现乡村旅游的发展质量。图3显示:河北、浙江、湖南的星级企业数量最多, 且远高于示范点, 乡村旅游发展质量最高, 湖南最为突出;吉林、上海、江西星级企业多于示范点20个左右, 两个指标发展水平居中且相当;辽宁、江苏、山东示范点数量最多, 均多于星级企业, 尤其是山东多了45个, 说明三省乡村旅游数量众多, 质量却有待提升;内蒙古、河南、广东、重庆、四川、贵州、西藏、新疆八个省份均拥有示范点, 星级企业数量却为0, 乡村旅游的发展较多依赖于政策扶持, 也是发展水平较低的原因之一。同时, 值得点出的是, 广东的乡村旅游排名较后还与参与评比的企业数量有关。

3 影响因素

3.1 资源条件

我国地域辽阔, 资源丰富, 不同乡村地区的乡村旅游资源地域差异性大, 在数量、结构和品质等方面存在着较大的差异性, 很大程度上具有较强的资源互补性。海南槟榔谷黎苗文化旅游区拥有珍贵的黎苗族文化遗产、独特的槟榔谷地、美丽的海岛风光和丰富的热带水果;重庆秀山县花灯寨有着独具特色的秀山花灯歌舞表演, 可以让游客实地感知秀山的各种民俗风情、地方风味小吃、土家吊脚楼。长江中游综合经济区在区位条件上没有北部沿海和长江中游综合经济区的区位优势, 但星级企业数量却是最多的, 便是由于其独特的旅游资源。海南2013年的乡村发展主要是依托对其海岛风情物产持续开发利用。

3.2 区位条件

景区边缘型和大中城市郊区型是中国乡村旅游主要的两种区位分布模式, 乡村旅游与城市客源地和周边景区存在极大的距离关系, 距离越近往往越有利于其发展。北部沿海和长江中游综合经济区集中了中国众多的大中城市, 人口密集、经济发达、交通便利, 是乡村旅游的重要客源地, 同时还聚集了丰富的旅游景点, 伴随游客需求的增加和层次的提高, 乡村旅游的发展必将在数量和质量上得到长远的发展, 目前, 两大经济区的示范点和星级企业数量分别占到了总数的34%和48%, 星级企业数量分别排名第一、三;大西北和大西南综合经济区由于区位条件的限制, 乡村旅游发展水平远远落在其他经济区后面。

3.3 旅游发展水平

旅游发展水平是乡村旅游发展依托的大环境, 具体包括由基础设施、旅游配套设施等物质支撑组成的硬环境、安全环境、卫生环境、商业环境和由当地社区居民态度等支撑的软环境两个方面, 这些均体现在星级企业的五大类评选标准中。江苏禾木农博园、上海陶家湾休闲农庄、河北云松雾柳山庄等星级企业均拥有完善的交通、酒店、休闲娱乐场所等基础设施。例如杭州桐庐巴比松米勒庄园是一个独具法国风情的大型度假庄园, 拥有杭新景高速和桐庐县城区接入口的交通优势;各种类型豪华度假酒店为游客提供了优质的住宿条件和餐饮条件;周边聚集的大奇山国家森林公园、桐君山、天目溪漂流、垂云通天河、瑶琳仙境等众多景点和康乐项目为其大大增加了附加值。

3.4 政策扶持

在我国社会主义新农村建设和新型城镇化进程推进的时代背景下, 国家旅游局确定2006年为“中国乡村游”旅游主题年, 发展乡村旅游是建设“美丽中国”的有效措施之一, 在政策、资金、人力和技术等有形、无形环境方面的扶持, 提高了乡村旅游的接待能力和文化内涵, 推动了多地乡村旅游的发展。福建针对国务院出台的《关于支持福建省加快建设海峡两岸经济区的若干意见》, 为其乡村旅游的发展提供政策支持;河南积极开展乡村旅游从业人员和特色旅游村的村组干部培训工作, 加强乡村旅游人才培养;西藏采取设立乡村旅游发展基金、以奖代补、贷款贴息等方式提供资金支持, 并引导其向特色民俗村镇、观光休闲业、休闲林卡和藏家访等特色产品方向发展。大西北综合经济区在区位、经济上均不占优势, 独特的旅游资源尚未得到很好的开发, 多依赖于政策的扶持。

摘要：本文通过搜集和整理各省份20042013年间我国休闲农业与乡村旅游示范点和星级企业的数量, 运用ArcGIS10.0做出八大经济区和各省份的乡村旅游空间分布图, 并进行了乡村旅游空间分布及其影响因素的分析和研究。结果表明:1北部沿海经济区、中部沿海经济区、长江中游综合经济区的乡村旅游发展水平最高, 黄河中游综合经济区和大西北综合经济区最低, 其他区域居中;2影响我国乡村旅游发展水平的因素主要有四种:资源条件、区位条件、旅游发展水平、政策扶持;3各区域和省份根据自身条件在交通、卫生等基础设施和外部综合环境上应选择差异化发展道路。

关键词：乡村旅游,空间分布,空间演化,影响因素

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分布因素 第7篇

关键词：地温分布,影响因素,信湖煤矿,淮北煤田

随着对能源需求量的增加和煤炭开采强度的不断加大, 浅部煤炭资源日益减少, 矿井开采深度的增加, 国内外矿山都相继进入深部煤炭资源开采状态[1]。随着开采深度的增加, 地温升高, 当地温超过某一温度时, 就会产生矿井的热害问题。通常把37℃地温作为一、二级热害的界限值, 即地温在37℃以下、31℃以上, 可能产生热害, 但此种程度的热害一般靠通风降温可以解决;在地温达到37℃的地区, 单靠加强通风降温难以解决, 应考虑人工制冷降温系统[2]。深井地温和热害治理已成为在煤矿实际生产过程中一个亟待解决的问题, 受到学者的广泛关注。谢中朋等对张双楼煤矿不同深度原岩钻孔测温, 运用数学物理反演理论得出了矿井地温分布规律, 并且用三阶多项式逼近的方法推导出调热圈的函数式对深部地温进行预测[3]。王洪义等阐述了平顶山煤矿的热害成因、范围, 并提出了治理措施[4]。胡绍龙对淮南刘庄井田的地温状况、分布规律进行了研究和总结, 分析了引起地热异常的地质因素[5]。吴素珍等分析了皖北钱营孜煤矿主采煤层的地温分布特征及地温异常的影响因素[6]。李红阳等分析了淮南矿区地温变化规律及引起地温异常的影响因素[7]。杨丁丁等分析了淮南煤田新区地温的分布规律[8]。谭静强等对淮北煤田宿临矿区现今的地温场分布特征, 及其影响因素进行了分析[9]。苏永荣等对淮南煤田潘谢矿区地温状况分析认为, 基底起伏和地下水活动特别是石炭—奥陶纪灰岩岩溶裂隙水是影响矿区地温场分布的主要因素[10]。张帅, 刘文中等对涡北煤矿地温分布规律及其影响因素进行了分析[11]。Zhang等分析了嘉禾煤矿深部地热场特征[12]。

1 井田概况

信湖煤矿位于安徽省涡阳县境内, 距涡阳县城约14km, 东起矿权边界, 西至F5断层;北起F8断层或矿权边界, 南至石灰系太原组第一层灰岩露头线, 东西宽约9km, 南北长约20km。井田总体上为一走向近南北, 西倾的单斜构造, 局部发育有小型褶曲或波状起伏, 地层倾角6~22°;14线以北、F1断层以西地层走向逐渐转为北西。本区含煤地层为二叠系下统山西组、下石盒子组和上统的上石盒子组, 煤系地层被一系列近南北向正断层切割形成阶梯状构造, 仅在F9断层附近的8线和12线出现煤层露头 (见图1) 。区内共发育断层63条, 其中正断层62条, 逆断层1条。82煤层位于下石盒子组下部, 煤层1.04~5.93m, 平均2.76m, 煤层结构简单, 多为1层夹矸, 在受岩浆岩影响部位煤层结构复杂夹矸多为泥岩、炭质泥岩, 少量粉砂岩、细砂岩。全区含煤面积93.29km2, 其中可采面积75.20km2, 面积可采率80.61km2, 仅在F9~DF3断层之间和井田东南部露头附近有两个范围不大的岩浆岩侵蚀不可采区。煤厚变异系数27.65%, 可采系数100%, 煤类为JM、1/3JM, 煤类单一, 煤质变化中等, 属大部分可采的较稳定煤层。煤层顶底板多以泥岩、炭质泥岩为主, 次为细砂岩和粉砂岩。

2 地温分布特征

2.1 地温状况

信湖煤矿共有有效测温钻孔34个, 其中简易测温钻孔29个, 近似稳态测温钻孔5个, 其中地温梯度大于3℃/hm的测温孔有6个, 分别为3-1、6-2、10-5、12-3、24-5、28-4号测温孔。各钻孔测温深度在640~1480m, 井底温度值在34.05~57.57℃, 根据恒温带深度和温度 (30m, 17.1℃) , 煤矿地温梯度值为2.2~3.3℃/hm, 全区平均地温梯度值为2.72℃/hm, 为正常地温梯度区, 地热增温率为36.76m/℃。

2.2 地温分布规律

2.2.1 纵向上的分布情况

在纵向上煤矿地温随测温深度的增加而增加, 具有较好的线性相关性。井底地温T (℃) 与埋藏深度H (m) 成正比关系, 且呈现良好的线性趋势。

82煤层测温深度为-571.99~-1376.48m, 底板温度为33.3~57.22℃。-386m以下进入一级热害区, -598m以下进入二级热害区。-650m水平温度值为31.54~38.7℃, 平均值34.68℃;-950m水平温度值为38.14~48.6℃, 平均值42.84℃。该煤层底板温度T (℃) 与底板标高H (m) 具有更好的线性相关性 (见表1, 图2) 。

2.2.2 地温在平面上的分布情况

信湖煤矿地温在平面上主要受断层和向斜构造控制 (见图1) 。由F1断层向东西两侧地温逐渐减小, 靠近F1断层的测温孔24-5地温梯度值为3.30℃/hm;在F9断层以北, F1断层以西, 井田北区地温梯度明显偏高, 地温梯度大于3℃/hm的测温孔3-1、6-2、10-5、12-3都集中在F9断层两侧;井田西南受轴向东西的向斜构造的控制, 为地温梯度低值区。

3 地温分布的影响因素

3.1 岩石导热性和新地层对地温的影响

地球内部的热是通过岩石向外传导的。不同的岩石具有不同的传导热的能力。松软的非晶质岩石, 导热性差、传热慢、增温率大, 在导热性差的地段表现出地温的高异常。信湖煤矿含煤地层为二叠系下统山西组、下石盒子组和上统的上石盒子组, 该地层岩性主要为粉砂岩, 泥岩, 砂岩和煤层等, 岩石导热性差, 不利于热量的传导;煤和硫化物氧化放热会产生局部的热异常;煤与其他的沉积岩相比具有极低的导热率, 煤层中通常具有较高的地温梯度。另外, 信湖煤矿覆盖有较厚的新地层, 厚度为420~520m, 导热性能差, 阻碍了煤系地层中深部上导的热流向大气散发。

3.2 断裂构造对地温的影响

断裂构造直接影响地下水的运移和富集, 进而对地温造成影响。张性和张扭性的断裂为地下水和地下热水的运移提供了良好的通道, 一方面, 可以使表层和上部凉水不断地渗流到地下深层, 降低原始地温;另一方面, 断层产生的热量和地下深处的热水, 通过该断裂被输送到上部, 使原始地温升高。压性或压扭性断裂, 结构面两侧岩石挤压强烈, 结构致密, 在垂直断面的方向上地下水不易渗透流过。当深部地下水向排泄区水平径流时, 遇到隔水的压性断裂, 就造成了地下水的富集, 而改变了径流条件, 地下热水就沿着压性结构面的相对开启部分或派生的张性羽状断裂向上运移, 因而改变了原来的地温状况。因此断层带, 尤其是较大的断层带附近, 常产生低温或高温异常现象。信湖煤矿北区断层发育, 共有17条正断层, 无逆断层。F9断层落差70~260m, 延展长度5km, 其两侧断层分布密集, 造成煤矿北区的西部地温梯度增高, 在F9断层附近形成高温异常区 (见图1) 。F1断层位于井田中东部, 纵贯全区, 落差515~555m, F1断层东侧, 18-7与18-8测温孔, 其地温梯度值和-650m水平温度值分别为2.67℃/hm、2.54℃/hm和34.49℃、34.20℃;在F1断层西侧, 24-5和24-4测温孔, 地温梯度值和-650m水平温度值分别为3.32℃/hm、2.64℃/hm和38.17℃、34.57℃, 由此可见, 靠近F1断层, 地温梯度逐渐升高。

3.3 地下水对地温的影响

地下水热容量大, 且易于流动, 是最活跃的地质因素, 对围岩有保温、降温、增温的作用, 是围岩温度场的重要影响因素。地下水活动方式不同, 对围岩温度场的影响就有很大差异。地下水在其运动方向上可分为水平运动和垂直运动。位于水平层状岩层内的地下水沿等温面或者靠近等温面运动时, 使得地下水温度与围岩温度处于平衡状态, 围岩温度取决于地下水温度。众多研究表明, 地下水的垂直运动对围岩温度场的影响要比水平运动大得多, 因为, 深循环的地下水在被深部围岩加热之后, 通过张性和张扭性的断裂及其他有利的地质条件向上涌流, 引起通道及上部温度较低的围岩升温, 形成局部热异常。

信湖煤矿含煤地层位于二叠系煤系地层下部, 为灰岩裂隙岩溶含水层, 这成为地下热水储存和运移的空间, 也为地下水的活动提供了场所。煤矿内的地下水处于水平径流缓滞状态或压力作用下深循环上升的垂直运动状态, 使深部地热可以通过地下水向上传导。地下高温承压水向上涌流, 被上覆煤系地层阻隔, 与通道围岩及上覆煤层进行热量交换, 表现出地温的正异常。煤矿北部断层F9对地温的控制作用明显 (见图1) , F9断层以南的煤矿中、南部区域断层较少, 与断层密集的北部相比地温梯度值较低, 其原因是地下水在循环过程中被深部围岩加热, 在压力作用下向上, 通过张性和张扭性的断裂向上运移, 或者由于压性或压扭性断裂的阻水作用及上覆煤层的阻隔, 导致断层分布密集的地区出现局部地温异常。

4 结论

1) 信湖煤矿主采82煤层埋藏较深, -540m~-760m为一级热害区, -760m以下为二级热害区。

2) 信湖煤矿地温分布在平面上主要受F9断层和F1断层影响, 在纵向上地温随埋藏深度的增加而增加。

基于多因素信任的分布式信任模型 第8篇

在文献[3]中，提出了一种轻量级的基于组的信任管理策略(GTWS)。GTWS模型只是单一地考虑通信因素，这样会使能量不足的节点继续工作，从而会降低网络的整体寿命;并且还没有区分信任在各个时间段内对信任估计的重要性，对节点的动态行为不太敏感。RFSN[4]是一架构完整的无线传感器网络的通用信任管理模型，运用看门狗机制来监测各个节点的行为，通过利用一个贝塔信誉系统和根据节点之间的交互行为来计算、更新节点的直接信任度、间接信任度。文献[5]提出了一种在无线传感器网络中基于邻居的恶意检测方法，其新意在于可将恶意节点看作以一种智能的方式报告错误读数，而不被轻易检测出的故障节点，此恶意检测方法先通过平滑过滤减少由间歇故障引起的异常数据，再运用置信度估计节点的信任度，以孤立恶意节点和永久故障节点。文献[6]提出了一种基于分簇结构的轻量级信任管理机制ReTrust。为了能够抵制由信任模型自身引起的攻击和较快地响应其攻击类型，在Re Trust中加入了可变的指数衰减因子。文献[7]中提出的信任模型通过当前测量的恶意行为、聚合恶意行为和先前的信任值来估计节点的当前信任值，运用改进的一步M估计量策略来安全聚合推荐信息以减少恶意推荐的影响。然而，文献[4]和文献[7]所提的信任模型也均只是单独考虑通信方面因素来评价节点的可信度，仍忽略了信任随时间衰减的事实。

因此，根据以上信任模型的缺陷与不足，提出了一种基于多因素信任的分布式信任模型，通过引用时效函数来区分不同时间内的信任在直接信任度中的重要性，使其能更快地响应节点的动态行为;通过将通信信任和能量信任以加权的方式结合在一起，适当地调节通信信任和能量信任权重的大小来评价传感器节点的可信度，保证无线传感器网络的安全性和稳定性。

1 网络模型

本文所考虑的传感器网络模型由基站BS、簇头CHs和普通节点SHs组成。网络可以基于不同的标准，运用不同的分簇算法(例如HEED[8])来进行分簇。假设所有节点被均匀地分成Nch个簇，每个簇内有n+1个节点，每个普通节点都具有收集和传输数据的功能。一旦传感器节点感应和收集到相关信息，就经一跳或多跳方式传输给簇头。簇头再将传送来的数据进行融合，最终由簇头经一跳或多跳方式传输给基站。为使所提的动态信任机制更好地执行，在此作以下假设:(1)假设所有的传感器节点被部署后均保持是静态的。(2)假设簇头相对比普通节点有更大的通信半径、存储空间和更多的能量等。(3)假设基站是一个中心控制认证，并无能量的资源限制，不会遭到任何攻击破坏。

2 动态信任模型建立

本文采用信任定义是一个实体，根据直接或间接的具体行为观察信息对另一实体真实状态的一种主观评断[9]。定义信任值为[0,1]区间上的连续值。设定系统最小的信任域为Tth，根据信任值与系统最小的信任域Tch的比较结果，将节点j的信任状态分为信任和不信任两种。若节点的最终信任值TNj≥Tth，则表示节点j是可信任的;若节点j的最终信任值TNj<Tth，则表示节点j是不可信任的。本文所提的信任模型考虑了节点之间的通信和能量两方面因素来综合计算节点之间的直接和推荐信任关系。通过采用长度为Δt的滑动时间窗口[3]来记录节点间的交互信息。设网络中每个节点都配置机制Watchdog[10]来监测其邻居节点的行为，同时记录节点之间的交互成功数和交互失败数。所建立的信任模型同时也维持着3层的信任计算，即节点层信任计算、簇头层信任计算和基站层信任计算，并根据新的交互信息周期地更新。

2.1 节点层信任计算

首先研究同一簇内普通节点之间的信任度计算问题。文中通信信任是指无线传感器网络中两个互相通信的节点，根据交互的信息来计算对方的信任度。假设两个普通节点i和j之间的交互结果只有交互成功和交互失败两种，采用式(1)计算节点i对j的直接信任度

式中，Sij和Uij分别表示节点i与节点j交互的成功数和失败数，若两者并无交互历史，则直接信任度为0。

在信任计算中，信任具有时间有效性的特点，即信任具有随时间衰减的性质。本文通过采用时效函数来描述信任的时间有效性的变化规律，该时效函数表示如下

其中，t表示当前时刻;t0表示最初时刻;λ为衰减调节参量，通过改变λ的值可调整信任随时间衰减的快慢程度。那么，根据滑动时间窗口Δt所记录的交互信息计算节点i对j的直接信任度重新表示为

其中，参数n表示滑动时间窗口Δt由n个时间单元组成;Tijkcom表示第k个时间单元中节点i对节点j的直接信任度。可看出，越较前的信任值在节点i计算节点j的直接信任度时所占的权重越小。

节点i对节点j的推荐信任值是通过节点i的邻居节点k间接得出的。节点i向邻居节点k以单播的形式请求对节点j的信誉评估值，并将节点i对邻居节点k的直接信任度作为推荐权重，则节点i对节点j的推荐信任值表示为

其中，Tikcom为推荐节点的推荐可信度;|T∩CNij|表示节点i和节点j的公共邻居节点集中的可信节点数;k∈T∩CNij表示节点i只参考公共邻居集中可信的推荐节点k对节点j的信任评价结果，对不可信的节点不予考虑。本文只有当节点i与节点j之间无历史交互信息时，节点i才向其邻居节点请求有关节点j的信任情况。

采用简单的无线能耗模型[11]，在间距为d的两点之间传输n bit数据，发送端能耗为Etx，接收端能耗为Erx，则节点发送和接收的总能耗为

其中，Eelec表示发射装置和接收电路每发送单位或接收单位比特的能耗;ξamp表示发射放大电路将每比特传送单位平方米所耗的能量;α为传播衰减指数，2≤α≤5，取值范围由环境决定。在本文中，若节点为普通节点，α取2;若节点为簇头节点，α取4。

节点i通过窃听节点j在时间Δt内包的传输活动估计节点j的能量信任值，记为Teij，设δ(>0)为节点能量阈值，则节点j的能量信任值Teij为

式中，Ej为节点j的剩余能量。

根据节点j的通信信任值和能量信任值以加权的方式综合计算j的信任值Tij，即

式中，λ1和λ2分别为通信信任值和能量信任值的权重因子，且λ1+λ2=1。

根据上面的信任计算公式，簇内中每个节点均可根据直接交互信息和推荐的信任信息来计算其他节点的信任度，并维持一个信誉表。信誉表是一个存储其他节点信任度的小数据库，设为

其中，Tij表示节点i对节点j的总体信任度，节点i中的信誉表随着滑动时间窗口周期地进行计算和更新。最终所有节点将存储的信誉表发送给簇头。

2.2 簇头层信任计算

在簇头层信任值计算分为簇内节点的信任计算和簇间的信任计算。

2.2.1 簇内节点信任计算

本文网络模型假设每个簇内的所有节点均在簇头的通信范围内，故簇头可根据节点层信任估计方式来估计簇内所有节点的信任度，记为Tch,j。每个簇头将其对簇内所有节点的信任估计值和簇内每个节点对其他节点的信任估计值以矩阵形式存储在自己的本地存储区，并随着滑动时间窗口周期地进行计算和更新，表示如下

因此，根据簇头中存储的信誉矩阵信息，簇头应用式(10)来整体估计簇内所有节点的最终信任度，即

其中，MC表示包括簇头和簇内所有节点的集合。如果TNj<Tth则节点j为恶意节点。

2.2.2 簇间信任计算

在传感器网络中，簇内节点将感应和收集的数据以一跳或多跳的方式传输给簇头，再经簇头融合以同样的传输方式传给基站。估计簇头之间的信任值是按照节点层信任计算方式进行的。

2.3 基站层信任计算

由于假设基站是完全可信的且不会遭到任何攻击的破坏，并假设所有簇头都在基站的监视范围内，因此基站可根据与簇头之间的交互历史信息来估计所有簇头的直接信任值，记为TBich。

设网络中共有Nch个簇，基站以多播形式向簇头发送请求信息，簇头一旦接收到请求信息，就将其存储的有关其他簇头信任估计的信誉表发送给基站。当基站接收到所有簇头的信誉表后，基站将要以下面方式计算簇头的信任值

其中，MB是一节点集，即对任意节点i∈MB有TBich≥Tth。若TCj<Tth，则节点j为恶意簇头。

2.4 模型算法流程图

本文所提信任模型算法流程图，如图1所示。

3 仿真实验分析

模拟实验在Matlab平台上对本文所提信任模型和RFSN模型进行仿真对比分析，将50个节点均匀的分布在100 m×100 m的区域中。首先仿真了不同衰减调节参量λ所对应时效函数的曲线变化情况，如图2所示。

如图2所示，时效函数为单调减函数，将其引用到所提模型中，可使信任体现时间衰减性。

在模拟实验中，在所有节点是完全可信和节点i或节点j是不可信的两种情况下，用节点的信任值变化来考察本文所提信任模型和RFSN模型的安全性和稳定性，设可信节点和不可信节点的初始信任值为0.5。另外，通过在不同恶意节点比率下，采用系统中交互成功率来间接反映两种模型检测恶意节点的能力。由于通信因素和能量因素在不同的应用需求下侧重点也会有所不同，因此视情况确定各自在节点信任值计算中的权重。本实验取λ1和λ2分别为0.7和0.3，其他参数如表1所示。

由图3可看出，在节点交互初期，本文所提模型中节点的信任值提高较快，并且随着时间的推移，在本文所提模型下节点的信任值变化逐渐平稳，间接地反映整个无线传感器网络变得更稳定。然而，在RFSN模型下，节点的信任值提升较慢，且上升的最终信任值也较低，从而反映出了在所提模型下，网络更加稳定和安全。

从图4可看出，随着时间的推移，在两种模型下不可信节点i的信任值都下降，但在RFSN模型下，不可信节点i的信任值下降比较缓慢，而在所提的模型下，不可信节点的信任值下降幅度较大。主要原因有两个:一是由于所提模型考虑了信任的时间衰减性，使近期的信任值占更大的权重，从而使模型较快地响应节点的动态行为;二是所提模型考虑了能量因素，随着时间的推移，节点之间的交互信息不断积累，节点的能量信任值不断下降。因而在所提模型下，不可信节点i的信任值下降幅度较大，从而可以较快地识别出不可信节点，保证网络正常运行。

如图5所示，在不同比例的恶意节点下，RFSN模型与本文提出的信任模型性能都在下降，但在50%的恶意节点攻击下，两种模型依然能保证网络中交互成功率在80%以上。然而，在本文所提的模型下，网络中交互成功率更高。这说明本文所提的模型对恶意节点的检测率较RFSN模型高。

4 结束语

文中采用一种基于多因素信任的分布式信任模型来检测无线传感器网络中恶意节点。与大多数的信任模型一样，本文运用直接信任度和推荐信任度来计算节点的信任值。通过引用时效函数区分不同时间内的信任在直接信任度计算中的重要性，使信任模型较快地响应节点的动态行为，在计算节点的综合信任值时，通过对节点剩余能量的分析，加入了能量信任值，并通过将通信信任和能量信任相结合，适当地调节通信信任和能量信任的权重大小来评价传感器节点的可信度，保证了无线传感器网络的安全性和稳定性。最后，通过仿真实验对比分析验证了所提的动态信任模型较其他模型，能够更快地识别出恶意节点，在节点交互成功率和网络安全性方面都有较大的提高，增强了系统的稳定性和安全性。

摘要：提出了一种基于多因素信任的分布式信任模型,通过引用时效函数来区分不同时间内的信任在直接信任度中的重要性。在计算节点的综合信任值时,通过对节点剩余能量的分析,加入了能量信任值,并通过将通信信任和能量信任结合在一起,适当地调节通信信任和能量信任的权重大小来评价传感器节点的可信度。仿真实验与分析证明,该模型较其他模型,能更快的识别出恶意节点,在节点交互成功率和网络的安全性方面均有大幅提高。

分布因素 第9篇

湖南是“红色旅游”大省,红色旅游景区众多。湖南省旅游局统计数据显示,2015年共接待国内外游客4.7亿人次,旅游总收入3712.9亿元。湖南“红三角”(毛泽东故里-韶山、刘少奇故里-花明楼、彭德怀故里-乌石)是湖南红色旅游的代表,在全国具有较高的知名度,是红色旅游研究的重点区域[1]。游客的时空分布特征一直是学术界研究的一个热点,国外Cooper、Lin C对游客的时空分布特征及季节变化进行了较深入的分析[2,3];Benedict对荷兰旅游者周末在巴黎的旅游活动空间分布特征进行了研究[4,5,6]。国内相关研究主要集中在入境旅游流和国内旅游流的时空分布特征[7,8,9]、不同类型旅游地旅游流的季节性差异及其影响因素等方面[10],研究的案例地多为省区或城市[11,12]。近年来,随着网络普及率的提高,网络已成为辅助游客出游的重要手段。在国外,James通过调查,对游客网络检索特征及其影响因素进行了分析[13];Wolk等通过提取用户搜索信息,分析了旅游者对欧洲城市旅游的需求等[14]。国内相关研究主要集中在旅游网站访问者行为特征[15]、游客网络信息搜索行为[16]、网络关注时空变化规律及其与客流量相关关系[17,18]、自驾车旅游网络空间关注度的时空演变[19]、旅游安全网络关注度的区域差异等[20]。纵观国内外相关研究,在目的地游客年内时间变化及空间分布方面研究较深入,尤其以城市、省区为研究对象的客流量时空分布研究较多。相对而言,有关景区客流量时空分布特征研究相对较少,尤其是以景区为对象的客流空间分布研究。在网络辅助游客进行出游决策方面,国内外相关研究多集中在游客网络搜索行为模式及其影响因素等方面,有关游客网络关注度的时间变化研究较多,关于网络关注度的空间分布特征研究较少。

本文以湖南“红三角”为研究对象,系统收集了2015年游客的网络关注度,分析了“红三角”潜在游客时空分布特征及其影响因素,以期为丰富旅游与信息流的相关研究,促进湖南“红三角”旅游客源市场开发提供参考。

2 数据来源与分析方法

2.1 潜在游客的界定

对某个旅游目的地来说,潜在游客是指当前尚未到该目的地旅游,但在将来某一时间有可能到该目的地旅游的人。从广义上理解,对旅游有内在需求、有相应的消费能力和闲暇时间的个体都可称为某目的地的潜在游客。人们在利用网络搜集旅游地相关信息时,会在网络上留下相应的搜索痕迹,这些痕迹被统计起来就形成了旅游目的地的“关注度”[21,22]。相对而言,通过网络搜索某旅游目的地的人,在短期内到该目的地旅游的可能性更大,对目的地客流量的时空分布状况有较强的预测作用[23],用其分析目的地潜在游客更具有代表性和研究价值。本文所指的潜在游客是指通过网络搜索某旅游目的地的人,即网络关注度。

2.2 数据来源

本文所需数据主要有“红三角”潜在游客、各省区人口数、各省区人口受教育程度、网络普及率等。其中,潜在游客数据主要来源于百度指数,以“毛泽东故居、彭德怀故居、刘少奇故居”3个关键词搜索2015年每天湖南“红三角”用户关注度以及各省区、城市的用户关注度数据,作为湖南“红三角”潜在游客数据。各省区人口数和受教育程度来源于各省区2014—2015年统计公报与统计年鉴,其中受教育程度按大专及以上学历占受教育人口的百分比统计。网络普及率数据主要来源于中国互联网络信息中心发布的《第37次中国互联网络发展状况统计报告》中2014—2015年中国各省、自治区、直辖市的互联网普及率。

2.3 分析方法

季节性强度指数:季节性强度指数是反映旅游需求时间分布集中性的一个指标,本文将其应用于潜在游客年内时间分布集中性的分析,计算公式为[24]:

式中,R为潜在游客的季节性强度指数,xi为各月潜在游客量占全年的比重。R值越接近零,潜在游客年内各月分布越均匀;R值越大,潜在游客年内各月分布差别越大,旅游淡旺季差异越大。

重心模型:重心模型在经济地理学中应用得较为广泛,该模型可描述某指标的时空变化过程。本文主要将重心模型用于分析湖南“红三角”潜在游客地域结构的季节变化,其计算公式为:

式中,分别为某月湖南“红三角”潜在游客重心的经度值和纬度值,xi、yi分别为i省区省会城市的经度值和纬度值[25],Qi为该月i省区的潜在游客量。

3 潜在游客时间分布特征及影响因素

3.1 潜在游客日变化特征及影响因素

图1为2015年湖南“红三角”每天潜在游客量变化状况。从图中可以看出,受气候、节假日、重大事件(如毛泽东诞辰纪念、刘少奇诞辰纪念)等因素的影响,以天为单位的湖南“红三角”潜在游客年内时间变化呈锯齿状“M”形。受气候变化的影响,1—4月随着气候变暖,气候舒适度升高,潜在游客在逐渐增多,日均潜在游客由1月的779人次增长到4月的1096人次;5月中旬到6月,气候由暖变热,气候舒适性降低,潜在游客减少,日均潜在游客由5月的1074人次减少到6月的972人次;7—8月虽然气候比较炎热,但受暑假的影响,潜在游客数量较多,日均潜在游客分别为1164人次和1232人次;9—10月随着气温降低,气候由热变暖,气候舒适性升高,潜在游客水平维持在较高水平,日均潜在游客分别达到1118人次和1292人次;11—12月份气温进一步降低,气候由暖变冷,气候舒适性降低,潜在游客减少,日均潜在游客由10月的1292人次减少到12月的876人次。在节假日影响因素中,由于“十一”的气候舒适且假日时间长,单日潜在游客最大为2119人次;春节虽然也是七天长假,但期间涉及到吃团圆饭、拜年等活动,使出游时间缩短,同时气候较冷,对潜在游客的影响效应降低,单日最高潜在游客为1623人次;“五一”和清明假日时间稍短,单日潜在游客最大值分别为1733人次和1492人次;元旦假日时间短且气候较冷,单日潜在游客最大值为983人次。2015年抗战胜利70周年,9月3—5日放假3天,对潜在游客有促进作用,单日潜在游客最大值为1410人次。11月24日和12月26日分别为刘少奇诞辰纪念日和毛泽东诞辰纪念日,主流媒体的相关报道及大型活动的开展,引起了社会的广泛关注,在纪念活动期间单日潜在游客最大值分别为1238人次和1316人次。

3.2 潜在游客周内变化特征及影响因素

普通周周内潜在游客变化特征:图2A为2015年“红三角”普通周周内潜在游客时间变化。考虑到季节的差异性,本文分别从春夏秋冬四个季节中选取一周作为代表进行相关分析,选取的时段分别为3月9—15日、7月13—19日、9月7—13日、12月14—20日。从图2可见,处在夏季的周,周潜在游客最多,为8221人次;其次是处在秋季的周,周潜在游客为7793人次;处在春季的周,周潜在游客相对较少,为5922人次;处在冬季的周,周潜在游客最少,为5893人次。夏秋季节处在旅游旺季的两个周,周内潜在游客变化有较强的规律性,周中(周三、周四、周五)为周末或其他节假日出游做准备或决策,潜在游客相对较多;周末(周六、周日)出游,周初(周一、周二)出游归来,需求降低,潜在游客相对较少。处在春季和冬季的两个周,尤其处在冬季的周,周内潜在游客变化规律不明显,随机性较强,这可能与处在旅游淡季,潜在游客量较少有关。

黄金周周内潜在游客变化特征:“十一”和春节是我国时间最长的两个节假日,对旅游有重大的促进作用。图2B是2015年“十一”和春节黄金周潜在游客时间变化。从图中可见,春节和“十一”黄金周潜在游客变化呈倾斜的“L”形。春节期间,除夕潜在游客最少为729人次,初一到初三潜在游客逐渐增多,峰值出现在假日的第四天,即大年初三,潜在游客量达到1623人次,初五、初六假期临近结束,人们开始调整,准备节后的工作,潜在游客逐渐减少。“十一”期间,10月1—3日潜在游客迅速增加,峰值出现在假日的第三天,10月4—7日潜在游客迅速回落,到10月7日潜在游客基本回落到节前水平。与“十一”相比,春节潜在游客峰值出现较晚,这与春节前两天多与家人团聚以及相应活动对出游的限制有关。

3.3 潜在游客月变化特征及影响因素

图3A是2015年湖南“红三角”各月潜在游客量。从图3A中可见,受气候、节假日、重大事件等因素的影响,以月为单位湖南“红三角”潜在游客年内时间变化呈不规则“M”形。1月天气寒冷,气候舒适性低,潜在游客最少为2.4万人次;2—5月随着气温的升高,气候舒适性上升,潜在游客逐渐增多,由2月的2.6万人次增长到5月的3.3万人次;6月天气逐渐转热,潜在游客逐渐下降,由5月的3.3万人次下降到6月的2.9万人次;7—8月天气炎热,但受暑假的影响,潜在游客较多,在3.6—3.8万人次之间;9月潜在游客略有降低,为3.4万人次;10月受“十一”长假及气候舒适性的影响,潜在游客迅速增加到4.0万人次,形成一个陡峰;11—12月气候开始转冷,潜在游客迅速减少至2.7万人次。依据季节性强度指数计算公式,计算“红三角”潜在游客季节性强度指数,结果为1.3,说明潜在游客年内各月分布相对较平均,季节差异较小(图3B)。

4 潜在游客空间分布特征及影响因素

4.1 潜在游客省(区)分布特征

系统收集2015年各省区“红三角”潜在游客数据,将其绘制成图4A。从图4A可见,“红三角”潜在游客空间分布主要受到空间距离、经济发展水平等因素的影响,距“红三角”地区较近和经济发展水平较高的省区潜在游客较多,大致以湖南为中心,向外逐步减少。按各省区潜在游客数量的大小,可将31个省(未包括香港和澳门特区、台湾地区)区划分为5个档次,其中湖南、广东年潜在游客最多,分别为19.5万人次和13.4万人次;其次是北京、浙江、湖北、江苏、河南、四川、山东、广西、上海、江西、福建等省区,年潜在游客在5.0—10.0万人次之间;河北、贵州、安徽、陕西、重庆、辽宁、山西、云南、天津等省区年潜在游客数量在2.0—5.0万人次之间,属于第三档次;黑龙江、海南、吉林、内蒙古、甘肃等省区年潜在游客较少,年潜在游客量在1.0—2.0万人次之间;新疆、青海、宁夏、西藏年潜在游客最少,年潜在游客量小于1万人次。

4.2 潜在游客城市分布特征

系统收集2015年我国334个城市的“红三角”潜在游客数据,将其绘制成图4B。从图4B可见,与以省区为单位的“红三角”潜在游客空间分布相类似,“红三角”的潜在游客主要分布在中东部距“红三角”地区较近、经济发展水平较高的城市,距离“红三角”地区较远、经济发展水平较低的城市潜在游客相对较少。按各城市潜在游客数量的多少,可以将我国334个城市划分为5个档次。其中,长沙年潜在游客数量最多,为15.2万人次;其次是北京、广州、湘潭、上海、武汉、深圳、成都、株洲、衡阳、郑州、杭州、重庆等46个城市,年潜在游客总量均在1.0—10万人次之间;第三是柳州、太原、梧州、江门、怀化、海口、金华、哈尔滨、赣州、鹰潭、湛江、保定等58个城市,年潜在游客数量均在0.4—1.0万人次之间;第四档次是韶关、黔南、毕节、平顶山、黄石、连云港、九江、宜春、湖州等103个城市,年潜在游客数量介于0.1—0.4万人次之间;其余如巢湖、铜陵、黄山、防城港、秦皇岛、承德、濮阳等126个城市的年潜在游客数量小于0.1万人次,其中包括甘肃、青海等省区在内的60个城市年潜在游客数量为0。

4.3 潜在游客空间分布的季节变化分析

受气候等因素的影响,各省区不同月份“红三角”潜在游客量会出现明显的变化。利用重心模型及2015年各省区潜在游客数据计算“红三角”各月潜在游客重心(图3B)。从图3B中可见,年内“红三角”潜在游客重心在东西和南北方向上均有明显的波动。在南北方向上,1—3月南方省区潜在游客所占市场份额相对较多,5—12月北方省区潜在游客所占市场份额相对较多,其中11月潜在游客重心达到最北端。在东西方向上,1月西部省区潜在游客所占市场份额相对较多,随后潜在游客重心向东移动,5月到达最东端,东部省区潜在游客所占市场份额相对较多。

4.4 潜在游客空间分布影响因素分析

影响潜在游客空间分布的因素众多,人口基数、经济发展水平、网络普及率、受教育程度、空间距离是其中影响较大的五个因素,且相关数据较容易获取。本文以各省区潜在游客为因变量,上述5个因素为自变量构建模型,分析各因素对潜在游客空间分布的影响。其中,空间距离依据距离“红三角”地区的远近,将全国大陆31个省区划分为五个档次,由近及远分别赋值为9、7、5、3、1,各省区潜在游客、人口数、网络普及率、受教育程度及空间距离赋值见表1。

由于经济发展水平和网络普及率之间存在共线性,且网络普及率与潜在游客的关系更为密切,在构建模型时将经济发展水平这一因素剔除。在此基础上,以人口基数、网络普及率、受教育程度、空间距离为自变量,以各省区潜在游客为因变量进行回归分析,回归方程为:

相关系数R=0.8033。式中,Qz表示年潜在游客数量,Pz表示人口数量,Wz表示网络普及率,Sz为受教育程度,Cz表示空间距离赋值。可见空间距离的边际效应最大,空间距离权数每变化一个单位,潜在游客数量将增加(或减少)7780.83人次;其次是受教育程度,受教育程度每变化1%,潜在游客数量将增加(或减少)1393.85人次;网络普及率的边际效应较小,网络普及率每变化1%点,潜在游客数量将增加(或减少)340.46人次;人口数量的边际效应最小,人口每增加(或减少)1万人,潜在游客数量将增加(或减少)8.16人次。

5 结论

本文研究发现,潜在游客与现实游客密切相关,潜在游客的时空分布特征对目的地客流量时空分布特征具有响应和预示作用。